奈特·西尔弗是预测专家。在上届总统竞选中，他准确地预测了每个州的竞选结果；2012年，他预测奥巴马的直接得票与实际统计数值的差距在千分之一以内。实际上，他还专门为预测学撰写了一部严谨的专著，不含任何理论数学，仅针对普通读者，预测范围从扑克到天气变化、从地震到恐怖主义，包罗万象。教你十猜九中
译者：斯眉
发布：2013-03-12 09:02:52双语对照 | 查看译者版本 |
在上届总统竞选中，奈特·西尔弗（Nate Silver）准确地预测了每个州的竞选结果，只在2008年对一个州做出了错误预测。2012年，他预测奥巴马的直接得票与实际统计数值的差距应该在千分之一以内。他的预测能力似乎不可思议。在对奥巴马胜选的早期和持续跟踪预测中，他均领先于众多投票组织以及我的政治学者同事们。他的著作《信号与噪音》（The Signal and the Noise）是当之无愧的畅销书，然而，此书可能会使购买者感到吃惊。书中仅有一篇简短章节涉及选举的预测，其用笔较之对橄榄球、天气和国际象棋的预测更为简略。实际上，他为预测学撰写了一部严谨的专著，不含任何理论数学，仅针对普通读者。西尔弗的书包罗万象，预测范围从扑克到天气变化、从地震到恐怖主义。
我们知道，较之人类其他活动，尽管我们大量收集了棒球场上每个球员的统计数据，但是经验丰富的球探对球员表现的预测远比计算机更准确。由于玩扑克运气和技术参半，专业玩家靠与富有的业余玩手们博弈来维持生计。地震预测这一章节较长，我们从中了解到：虽然人类擅于估测地震，但它们“其实根本无法预测”。经济学家也持同样谨慎态度，因为他们鲜能准确预测次年的经济增长。他们的预测模式也许考究，西尔弗说，但“他们用以预测的原始数据还不够有力。”
关于预测，最瞩目的成功案例莫过于预言飓风将席卷何处。在过去的25年，准确定位飓风登陆地区的能力提高了12倍。西尔弗说，同时，新闻广播会故意报高下雨的几率，因为他们知道，听众发现没有下雨、自己不用带伞时会心生感激。但他并未将“高度数学化和数据驱动的技术”置之一旁，他告诫气候模型专家不要将温度和海平面的精确变化公诸于众。他还谈及出席的一场有关恐怖主义的会议，其中，一位可口可乐的销售主管和一名约会服务顾问被问到如何识别自杀式炸弹。
奈特·西尔弗。图片来源：Randy Stewart/CC/Uri Fintzy/JTA/www.jta.org
海量信息造就了这个数据爆炸的时代。西尔弗转述了IBM的估算——每天有2.5万兆（计量单位中1后面有17个0）的新字节（电脑中的八位二进制数字序列，每一位编码一个文本字符）产生，记录了一切信息，包括从你昨天所买牙膏的品牌到今早给朋友打电话时的所在位置。将这些信息放在一起可以制成时尚的个人档案，为了定位出更加精确的广告，亚马逊（Amazon）和谷歌（Google）已经着手进行这事了。奥巴马团队中的“科技通”也加以效仿，尤其在识别那些需要额外鼓动才会投票的选民上。
那些每天的亿万数据促成了西尔弗著作的标题。“信号”是我们想要和需要的事实，比如能帮助我们侦破早期鞋子炸弹案的信号。“噪音”则是另一回事，通常是不相干的信息，它阻碍或误导我们搜索信号。西尔弗认为911事件的预测失败是有力的案例。
但首先，《信号和噪音》在很大程度上是对托马斯·贝叶斯（1701-1761年）这位长期被忽视的统计学者的致敬，也特别受到大学中统计学院系的尊崇。贝叶斯概率理论实际上很简单：首先估计某事发生的大致几率，当有了更多的研究结果时，再修改这一数字，所以它完全以经验而定，而不是构建复杂方程式。关于配偶是否不忠，西尔弗举了个有趣的例子。刚开始你觉得那种事是无中生有，可能性仅为4%。但随着事情的发展，一件奇怪的内衣会将可能性升至50%。西尔弗表示，这一点很重要，因为负责预测恐怖行为的政府官员们没有将贝叶斯定理的“先验论”应用于飞机的合理使用上。
西尔弗准备说，“我们有理由认为，911这种规模的袭击是可能发生的。”1985年的印度航空公司的航班事件，还有三年后泛美航空公司的洛克比空难，这些说明了依据贝叶斯定律“先验论”：飞机在这些案例中已被锁定为攻击目标。虽然使用隐秘炸弹，加上后来的阴谋未能得逞。至少，一个图表说明了，几率为4%的攻击行为已在某人的计划中了。当然，得来的情报大部分是“噪音”（截获的大多数对话是关于晚餐的话题。）。然而，2001年的夏天，明尼苏达（Minnesota）飞行学校的工作人员们向联邦调查局（ FBI）特工举报，一名摩洛哥裔学生想跳过起飞和降落的课程，直接学习在半空中驾驶波音747。一些联邦调查局的特工认真地把扎卡里亚斯·穆萨维（ Zacarias Moussaoui 译者注：摩洛哥裔学生）当做危险人物，但几次要求对其进行搜查和窃/听都被拒绝。事实上，一位教练补充说，一架装满燃料的飞机就是恐怖武器。至少，这些“信号”已提高了用飞机作为袭击武器的可能性，比方说达到了15%，那就去看看其他飞行学校。
西尔弗的“恐怖主义数学算法” 也许有点放大了可能性。每天都有亿万数据进入联邦调查局和中央情报局，更不用说国务院和国防部。显然，是不可能去追查所有这些数据的。只有一小部分能进入二次审核。令人困惑的是，最近艾略特·斯皮策（Eliot Spitzer）和大卫·彼得雷乌斯（David Petraeus）这两起绯闻的曝光，皆由其他目的的调查牵扯而出。另外，还有一个问题，随着调查的进一步深入，我们希望有多少调查员介入和有多少调查发生，因为越多的调查就越不可避免地触及到我们当中更多的人。
然而，西尔弗的说法最终相当合理。事实上，就“大多预言为什么失败”这个副标题，他能够很好地阐述，这只是因为“信息量正以前所未有速度增长着。”
没有理由推断男人的风流韵事越来越容易预测。反过来说倒很真切。那些揭露自然规律的同类科学正把社会组织变得愈加复杂。
我只想补充一点，把世界变得愈加复杂的不只是科学发现。大学文凭名目繁多，使得众行业结构发生变化，进而导致专业性的工作职位有所增加。如果以积聚的财富来评价企业家，那么评估专业人员的依据就是他们知识和工作的复杂性。因此社会地位无论是要维持原来水平还是提高一个台阶，都变得愈加扑朔，往往通过一些再简单不过的措施、蒙上一层模糊的面纱便能达到这个效果。西尔弗援引的那些科学依据，尤其是那些社会型的科学依据，就是罪魁祸首。
早在《信号与噪音》中，西尔弗提到了以赛亚·柏林（Isaiah Berlin）关于刺猬和狐狸的比喻。刺猬只知道“一件大事”，而狐狸知道“很多小事”。但是这个寓言有更丰富的含义。刺猬表现的是一种令人不安的确定性，无论是知识问题还是职场问题，他们都会把所有事情与这个认知联系起来。而且，柏林也提醒过，刺猬用它们的万能药方时也会造成诸多伤害。西尔弗认为自己是一只比较谦逊的狐狸，他愿意采取各种方法完成自己的工作。因此《信号与噪音》最后并未指出预测之势会愈加强劲，相反，它强调了我们预测能力的有限性。
詹姆斯·维泽若（James Weatherall）就是一只无所畏惧的刺猬，他总是执著于一个观点而且异常有信心。接受过物理学、哲学和数学方面的教育后，他现在在加州大学欧文分校教逻辑学和科学哲学。在《华尔街物理学》（The Physics of Wall Street）这本书中，维泽若不过是在发扬自己所学：为卓越的成就筹集资金。
维泽若肩负重任：将高度的理性运用于投资决策。他在书中首先生动介绍了一下对冲基金领域，这个领域内三分之一的职员有物理学、数学、统计学、甚至天文学博士学位。事实上，他们那种精深的视角正是这种职业需要的；“在金融领域，博士并不适用。”事实上，华尔街有一种特殊的机构，名叫“量化基金公司”，这些公司为很多高学位人士提供了重要职位。
维泽若会将自己观点传播至整个金融业。他简洁地陈述了自己的一个宏大理念：“物理学领域那些老生常谈的见解……事实上在任何研究上都是有用的。”在某种意义上，华尔街的产品是有物理特性的。债务抵押债券、信用违约掉期、以及首次公募都是以书面形式或电子形式进行的。但是维泽若想说的不止这些。他认为，市场要遵循物理法则。他的主要依据是上世纪末的法国数学家路易斯·巴歇利埃（Louis Bachelier）的理论，这位数学家曾用布朗运动估算股票期权。除此之外，我们也听过雅各布·伯努利（Jacob Bernoulli）和伯努瓦·曼德勃罗（Benoît Mandelbrot）等数学家的思想是如何被应用于缓和风险和最小化不确定性。他们的影响也确立了数学在MBA课程中的尤其重要的地位，而MBA是华尔街精英们的首选。
这本书与其说是对过去的颂扬，倒不如说是对未来展望。维泽若预计：“在市场数据中，我们判断潜藏的混乱模式能力取得重大突破”，这能让困扰西尔弗的“噪音”变得有秩序。在相似的情况下，他预知用数学方法预测财政危机的技术会大有进展，也许像1998年的俄罗斯政府垮台，就连获诺贝尔奖的经济学家们当时也没预测得到。他也希望能构建“人类心理和行为的研究”体系，从而“与研究经济的数学方法共存”。他在这方面预见的比牛顿更胜一筹，牛顿自己承认说：“我能计算恒星的运转轨迹，却计算不出人类的疯狂举动。”几乎每个人都力求精确，想解开更多谜团。这也是大多数人支持信奉科学的原因。在探索新的领域方面，过于乐观有错吗？
物理科学和金融学的融合是否给每个人带来利益，或者只是给运用这些技术的人带来好处，这是没有得到解释的。好比如果你有一台电脑主机，就能做高效的贸易。我们承认在投资领域虽说不上有过度的不合理，但还是存在很多。然而，维泽若是否表明基于伯努利（Bernoulli）理论所做出的决定能更高效地分配资金，进而服务大众，这点尚不明确。当物理学和磁共振成像技术一同进入医学领域时，我们理所当然地期望病人和医生能够同时受益于这项新技术。然而，数量分析专家们在华尔街春风得意时，公司雇佣他们不过只是为了更有竞争优势。
间接地提到贝尔斯登（Bear Stearns）和雷曼兄弟（LehmanBrothers）两大投资银行的破产，房地产泡沫经济，以及2008年十月的经济危机，维泽若承认“数学模型的不当使用在这次危机中起了推波助澜的作用。”然而，他暗示，模型本身不会造成经济危机，而是在某种程度上被人滥用才导致这样的情况。刺猬最根本的问题是傲慢自大。在这种情况下，我们可以做出这样的假设：种种新方法可改善人类的思维质量，“老练”这个词在《华尔街物理学》这本书里频频出现，仿佛是为了证实更高的力量正在出现。
微积分的发现让人类造出超音速的飞机，这是事实。但是，到目前为止，我还未能找到足够证据来证明：数学和物理赋予我们更深入理解人类和社会行为的能力，当然，我们应该乐意接受新发现。即便如此，这种接受之心与那些宣称“我们确信这一领域会再次出现重大进步，并且…我们将比现在更清晰地了解市场”的态度区分开来。这似乎是在说，物理学可以告诉我们如何避免周期性的市场崩溃和经济危机。如果真是这样，我希望维泽若能根据他的物理定律对即将发生的“灾害”作出预警，例如：预测即将发生的大学贷款泡沫什么时候破裂，影响将有多大等。
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布在《反脆弱》（Antifragile）一书中称这样的必然情况为“天真的理性主义错误”，它是天真烂漫的结果。毫无疑问的是数量分析专家们捆绑劣质抵押贷款、增加算法并评估其为3A标准，而这些致使当前的经济衰退。但最该责备的是不懂数学的上司们，是他们纵容这些数量分析专家如此操控数据。因此更严重的问题浮出水面。金融企业总希望独占鳌头，也就意味着，和其他时期、各各领域一样，他们需要哲学家。企业家们可能觉得应该雇佣一个值得信赖的吉普赛占卜人，用塔罗牌为其占卜。不管是否为了超越中国或者为了保证美国年青一代领先行业前沿，我们几乎把与STEM教育计划（即科学（Science）、技术（Technology）、工程（Engineering）、数学（mathematics）的缩写）沾边的任何东西都奉若神明。如果公司需要擅长代数的雇员，这样的教育方针倒还可行。但是若要依靠物理学和数学来预测市场动向或者其他的方面的人类行为，那只能让我们走入死胡同。这个世界正如塔勒布所言：“学术化、理性化、形式化、理论化”，远不及我们所爱。当人类生存主题摒弃了论证思想时，就输掉了一切。
